海洋地理信息系统讲解.doc

2016年5期 第1卷 第1期 计 算 机 学 报 Vol. 1 No. 12015年5月 CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS 5. 2015 空间抽样方法在海洋地理信息系中的研究 郑宗生 徐首珏 (上海海洋大学 信息学院，上海 201306) 摘 要 海洋大数据的真实、可靠，对于掌握海洋环境情况、有效监测和维护具有十分重要的作用。运用传统的抽样方法来对海洋数据质量进行检测变得尤为困难。因此，针对海洋空间数据空间位置不准确、空间数据采集多源、空间数据格式多样性、空间数据逻辑不一致等特点，本文对空间抽样的方法做了总结与讨论。 关键词 空间抽样方法；系统抽样方法；空间相关性；灰度共生矩阵 The Research of Spatial Sampling Method in Marine Geographic Information System ZHENG Zongsheng XU Shoujue (College of information, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306) Abstract The trueness and reliability of ocean big data take a greatly important role in the master of the marine environment and the effective monitoring and maintenance. It is particularly difficult to use traditional sampling methods to detect marine data quality. This paper summarizes and discusses the spatial sampling methods used in the ocean big data which has the feature of inaccurate in spatial location, multi-source in spatial data collection, diversity in spatial data format and inconsistent in spatial data logicality. Key words spatial sampling method; systematic sampling method; spatial correlation 1引言 抽样调查是海洋探索、资源评估、环境检测等问题研究的重要手段。以简单随机抽样、分层随机抽样、系统抽样和整群抽样为核心的经典抽样调查方法已广泛应用于社会、自然、经济、人文等各个领域，其理论体系建立在样本完全独立的前提条件下[1、2]。空间抽样方法是对具有空间相关性的各种资源与监测对象进行抽样设计的基础。在几大经典抽样方法的基础上，王劲峰等人针对地理空间进一步探索了分层抽样方法，更提出了三明治抽样模型。 然而，对于海洋分布的各种资源，由于海洋大数据多为空间数据，具有空间相关性，又存在着空间位置不准确、空间数据采集多源、空间数据格式多样性、空间数据逻辑不一致等数据质量问题，因此运用传统的抽样方法来对海洋环境检测变得尤为困难。 针对海洋空间数据的特点，本文以经典抽样方法为基础，分析适合海洋环境数据质量检测的空间抽样方法，同时指出改领域研究所面临的主要问题。 2 空间抽样的发展 1895年，在瑞士伯尔尼举办的国际统计学会（ISI）第五届大会上，挪威统计学家凯尔（A.N.Kiaer）提出用代表性样本方法来代替全面调查，被认为是抽样调查历史的开端。经过一百多年的研究，抽样调查已形成为一门成熟的统计学分支学科， 随着我国经济体制从计划经济向社会主义市场经济的转变以及统计制度的深化改革, 20 年多年来,抽样调查作为统计调查的一种重要方法及获取统计资料的重要手段,日益受到政府各部门、企业、学术界与社会公众的重视,它的应用无论从广度还是深度都有了极大的发展[6]。 地统计学最早是矿物学家D.R.krige 将其应用于南非金矿的查找， 这个方法是由Matheron 提出来的[1, 2]。七十年代提出了托普勒第一定律：任何事物之间都有相关性，相距近的事物比相距远的事物之间更加相关[3]， 对这种相关性的研究和量化构成了空间统计理论的基础，一大批学者对空间相